The Association Between Adverse Childhood Experiences (ACEs), Bullying Victimization, and Internalizing and Externalizing Problems Among Early Adolescents: Examining Cumulative and Interactive Associations
Notice bibliographique
Résumé
Both adverse childhood experiences (ACEs) and bullying victimization are linked with mental health problems in adolescents. However, little is known about the overlap between the two factors and how this impacts adolescent mental health problems (i.e., internalizing and externalizing problems). The current study analyzed data from 8,085 participants (47.7% female; 44.1% racial/ethnic minority) in the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) study, baseline (2016-2018, ages 9-10 years) to Year 2. Regression analyses were used to estimate associations between ACEs, bullying victimization and mental health problems, respectively, adjusting for sex, race/ethnicity, country of birth, household income, parental education, and study site. The findings showed that both ACEs and bullying victimization were independently associated with higher internalizing and higher externalizing problems. However, no significant interaction was found between ACEs and bullying victimization. Overall, the results align with the cumulative risk model of adversity, linking cumulative ACEs and bullying victimization to internalizing and externalizing problems in early adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».